【摘 要】
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随着人工智能的快速发展,基于深度学习的医学图像分析技术越来越多地应用于计算机辅助诊断（CAD）。基于深度学习的医学图像的病灶检测是CAD中最重要的任务之一,其目的是利用检测网络智能地获取医学图像中病变的位置并且分类。现有的SSD和YOLOv3通过采用多尺度特征用于预测取得了不错的检测效果。不仅如此,FPN通过一个自上而下的金字塔融合不同尺度的特征后再利用多尺度特征进行检测,并且取得了很好的效果,为
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（NO.61906063）； 河北省引进海外高层次人才“百人计划”资助项目（NO.E2019050017）； 河北省自然科学基金优秀青年科学基金项目（NO.F2021202064）； 天津市自然科学基金（NO.19JCQNC00400）；
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随着人工智能的快速发展,基于深度学习的医学图像分析技术越来越多地应用于计算机辅助诊断（CAD）。基于深度学习的医学图像的病灶检测是CAD中最重要的任务之一,其目的是利用检测网络智能地获取医学图像中病变的位置并且分类。现有的SSD和YOLOv3通过采用多尺度特征用于预测取得了不错的检测效果。不仅如此,FPN通过一个自上而下的金字塔融合不同尺度的特征后再利用多尺度特征进行检测,并且取得了很好的效果,为此FPN被应用在很多检测网络中,如:Faster-RCNN、Retina Net等。在本文中首先对现有的主流检测网络进行了研究,并且通过实验对现有方法在医疗影像病灶检测任务上的有效性进行了验证,发现FPN具有以下两个缺点:（1）FPN仅仅对现有深度和尺度的特征进行融合,而不能够融合更深的和更多样的尺度的特征;（2）FPN在融合时以相同的重要性融合不同尺度的特征,然而不同层的也即不同尺度特征的重要性应该是不同的。为了解决上述缺点,本文提出了一种基于FPN的增强特征金字塔网络（EFPN）来提高检测网络对医学影像中病灶检测的能力。本文的研究工作主要包括以下三个方面:（1）针对FPN不能够融合更深层特征的问题,本文在FPN的基础上增加卷积和一个额外的自上而下金字塔来融合更深层的多尺度特征;（2）针对FPN不能融合更多样的尺度特征的问题,本文提出了多尺度增强模块。通过在原有的和额外的自上而下金字塔之间的横向通道上添加多尺度增强模块,使得网络在已经初步融合的基础上扩充出更多的尺度特征来参与融合从而提高检测网络的性能;（3）针对FPN融合时各尺度特征重要性相同的问题,本文提出了特征融合注意力机制,来获得不同尺度特征信息的重要性权重,从而使得不同尺度的特征信息在融合过程中做到加权融合。这使得各尺度特征更有效的融合,从而进一步提升检测网络的病灶检测能力。为了验证EFPN的有效性,EFPN结合Faster-RCNN检测网络（简称EFPNDet）在胸部X光肺炎图片和头部MRI胶质瘤数据集上进行训练和测试,结果显示EFPNDet与当前主流的基准网络相比在所有的评估指标上取得了最优。并且消融实验证明EFPN中的各个改进模型对于EFPN来说都有效且必要。不仅如此,为了证明EFPN也可以用在其他网络中,EFPN也被用于Cascade-RCNN网络中,实验表明:Cascade-RCNN采用EFPN比采用FPN时更优。
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